基于GA的GRNN高光谱遥感反演冬小麦叶片氮含量模型的建立与验证

文献类型： 中文期刊

第一作者： 孙焱鑫

作者： 孙焱鑫;王纪华;李保国;刘良云;黄文江;赵春江

作者机构：

关键词： 高光谱遥感;广义回归神经网络;遗传算法;光谱参数筛选

期刊名称： 土壤通报

ISSN： 0564-3945

年卷期： 2007 年 38 卷 03 期

页码： 508-512

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 基于人工神经网络理论,针对高光谱遥感中数据冗余问题,本文建立了基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型,利用回归分析问题中参数筛选方法,对表征冬小麦叶片全氮的光谱参数进行了筛选,并和线性回归方法对比,线性回归方法的均方根误差(RMSEP):在冬小麦叶片氮含量为34.0g kg-1~62.5g kg-1预测范围内,逐步回归模型为14.4g kg-1,后向选择为11.8g kg-1,而广义回归神经网络为3.40g kg-1。说明神经网络方法所筛选到的光谱参数更能反映小麦叶片全氮含量,且神经网络模型预测精度高。

分类号： S512.11

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